2013年-世界发展银行全球_Credit_Rating_Agencies_in_Emerging_Democracies___Guardians_of_Fiscal_Discipline__13页_323kb

报告摘要

总结：信用评级机构在新兴民主国家中的作用

核心内容

本文探讨了信用评级机构（CRAs）在新兴民主国家中对政府财政行为的影响，特别是它们在选举期间是否能够抑制政府的“机会主义借贷”行为，从而防止潜在的金融危机。研究发现，信用评级机构在这些国家中起到了一定的财政监督作用，促使政府在选举期间保持财政纪律，减少借贷，而在非选举期间则允许更多借贷。

主要观点

信用评级机构的监督作用：信用评级机构通过其主权评级影响政府的借贷行为，促使政府在选举期间更加谨慎，避免因短期政治利益而过度借贷。
选举与财政周期：政治预算周期理论表明，政府在选举期间倾向于进行机会主义借贷以获取选民支持。然而，信用评级机构的存在似乎抑制了这种行为。
评级与借贷的反向关系：高评级国家在选举期间借款较少，而在非选举期间借款较多，这表明信用评级机构的评级在一定程度上引导了政府的财政行为。
实证方法：研究采用计量经济学模型和系统GMM估计方法，以检验信用评级对政府借贷行为的影响。模型考虑了选举期、评级、国家控制变量和年份控制变量等因素。

关键信息

研究样本

研究对象为18个新兴民主国家，涵盖32次总统选举，时间跨度为1989年至2004年。
所选国家包括：阿根廷、玻利维亚、巴西、保加利亚、智利、哥伦比亚、厄瓜多尔、印度尼西亚、墨西哥、巴拉圭、秘鲁、菲律宾、波兰、俄罗斯、南非、韩国、乌拉圭和委内瑞拉。
样本共包含141个国别年份观测值，其中32个为选举年。

模型与变量

模型公式：
$$
\text{Budget Balance}{it} = \alpha + \beta \text{Budget Balance}{it-1} + \sum_{s=0}^{s=2} \gamma' \text{Rating}{it+1-s} + \sum{m=0}^{m=2} \delta' \text{Election}_{it+1-m}
- \sum_{u=0}^{u=2} \rho' \text{Rating*Election}{it+1-u} + \sum{a=1}^{a=6} \text{Country Controls}{it-1} + \sum{b=1}^{b=17} \text{Country Dummies}{i} + \sum{c=1}^{c=15} \text{Year Dummies}{t} + \varepsilon{it}
  $$
变量说明：
- Budget Balance：中央政府预算平衡率（GDP的百分比）。
- Rating：国家的平均信用评级（由Moody's、S&P和Fitch提供）。
- Election：选举年份的虚拟变量。
- 控制变量：失业率、通货膨胀率、外汇储备、货币危机指标、公民自由与政治权利、政策环境稳定性等。

实证结果

选举期间的财政行为：在选举期间，政府倾向于增加借贷以实现短期政治目标，但高评级国家的借贷行为受到抑制。
非选举期间的财政行为：非选举期间，高评级国家的借贷行为相对较多，表明评级在非选举期间对政府的信用获取有积极作用。
交互效应：信用评级与选举的交互项在统计上显著为正，表明评级在选举期间对政府借贷有显著的抑制作用。
稳健性检验：结果对额外的国家控制变量具有稳健性，表明信用评级对政府财政行为的影响是系统性的。

方法论

动态面板模型：研究使用了固定效应模型和系统GMM估计方法，以处理内生性问题和面板数据的动态特性。
GMM估计：系统GMM方法能够生成外生工具变量，并对滞后变量和可能内生的变量进行有效估计。

结论

信用评级机构在新兴民主国家中扮演了“财政纪律的私人守护者”角色。它们通过影响政府的借贷决策，在选举期间促使政府保持财政纪律，从而减少潜在的金融危机风险。尽管信用评级机构在美国金融危机中受到批评，但在新兴民主国家中，它们的监督作用不可忽视，有助于推动政府建立良好的信用历史，为非选举期间的财政活动提供便利。

附录信息

数据来源：预算平衡数据来自世界银行，选举数据来自国际选举办法联合会和Block & Vaaler（2004），信用评级数据来自Bloomberg。
样本调整：选举年份根据各国财政年度进行了调整，以确保数据的一致性。
模型检验：使用了Hansen检验和Arellano-Bond检验，以验证GMM估计的有效性。
样本量与统计量：样本量为141，模型估计结果具有统计显著性，且在不同估计方法下保持一致。

参考文献

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Blundell, R., Bond, S., 1998. Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel models.
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